Introdução

Veremos um bancos de dados com variável qualitativa com as seguintes inlustração: tabelas,percentual com porcentagem, gráficos de pizza e barras e finalisando com a análise.

Passo 0 - Carregando a Base de Dados (Titanic)

load("C:/Users/suell/OneDrive/Documentos/Aula de Estatistica/Base_de_dados-master/Titanic.RData")

Passo 1 - Tabelas

1.1 Classe

tab_Titan1<-table(Titanic$Classe)
tab_Titan1
## 
## Tripulação   Primeira    Segunda   Terceira 
##        885        324        285        706

1.2 Sexo

tab_Titan2<-table(Titanic$Sexo)
tab_Titan2
## 
##  Feminino Masculino 
##       470      1730

Passo - 2 Percentual e Porcentagem

2.1 Classe

prop.table(tab_Titan1)
## 
## Tripulação   Primeira    Segunda   Terceira 
##  0.4022727  0.1472727  0.1295455  0.3209091
round(prop.table(tab_Titan1)*100,2)
## 
## Tripulação   Primeira    Segunda   Terceira 
##      40.23      14.73      12.95      32.09

2.2 Sexo

prop.table(tab_Titan2)
## 
##  Feminino Masculino 
## 0.2136364 0.7863636
round(prop.table(tab_Titan2)*100,2)
## 
##  Feminino Masculino 
##     21.36     78.64

Parte - 3 Gráficos de Pizza e de Barra

3.1 Gráfico de Pizza

Classe

pie(tab_Titan1, main = "Gráfico de Classe",col = c("purple","red","blue","skyblue"))

Sexo

pie(tab_Titan2, main = "Gráfico de Sexo",col = c("blue","violet"))

3.2 Gráfico de Barra

Classe

barplot(tab_Titan1, col = c("purple","red","blue","skyblue"),
        main = "Gráfico de Classe",
        ylim = c(0,1000))

Sexo

barplot(tab_Titan2, main = "Gráfico de Sexo",col = c("blue","violet"))

Análise

Passo 4 - Interptretação

Ao analisar a tabela e gráfico da classe, concluirmos que as classe de primeira e segunda é muito inferior a da tripulação e terceira, sendo que entre as duas, tribulação é maior e consequentemente o percentual também é. Já na análise de dados sexo (tabela e gráfico), podemos observar que há um diferencial muito grande entre os sexos masculino e feminino. O sexo masculino se sobrepõe com uma percentagem de 78,64% em relação ao feminido que tem 21,36%.